急：跨区域数据，R方很小怎么办？

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如题。自变量（EIz,SNz,TFz,JPz,）和因变量（IWz）来自不同的领域，且都已经是根据载荷计算出来的虚拟变量。相关系数很低，但显著相关（不明白？）。做多元回归，检验通过，但R方很小。这样的结果可以接受吗？否则，应该怎样处理？（共线性的结果不明白）请高手指点
分析结果如下   

相关性
		IWz	EIz	SNz	TFz	JPz
IWz	Pearson 相关性	1	-.168**	-.118**	.004	-.039
	显著性（双侧）		.000	.000	.906	.233
	N	944	944	944	944	944

模型汇总
模型	R	R 方	调整 R 方	标准 估计的误差
1	.187a	.035	.033	.98350
Anovab 模型 平方和 df 均方 F Sig. 1 回归 32.824 2 16.412 16.967 .000a 残差 910.208 941 .967 　 　 总计 943.033 943

系数a
模型		非标准化系数		标准系数	t	Sig.	相关性			共线性统计量
		B	标准 误差	试用版			零阶	偏	部分	容差	VIF
1	(常量)	.000	.032		.000	1.000
	EIz	-.149	.033	-.149	-4.516	.000	-.168	-.146	-.145	.945	1.059
	SNz	-.083	.033	-.083	-2.514	.012	-.118	-.082	-.081	.945	1.059

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关键词：怎么办 pearson 非标准化系数 ANOVA 标准化系数 相关性 因变量 自变量 领域 模型

据我所知，很多经验分析，其拟合优度都不是很高，尤其外文文献中的实例比比皆是，而你的数据是夸领域的当然有可能出现这种情况，另外，在与用调查问卷所得数做回归时，也经常会遇到这种情况。最关注的是相关系数要在置信区间条件下，是否显著。
而共线性问题，是讲两个或以上的自变量之间存在严重的相关关系，这样就违背了古典假设中，各自变量不具有相关关系的假设，所以做回归时要检查多重共线性问题，不然模型结果不可信。而一般看VIF是否大于10，大于10认为存在多重共线性，而小于10可认为不存在共线性，而你的在1.059远小于10，没问题。关于多重共线性，你最好到百度上下载一下课件看看，最好有实例分析。

非常感谢！
另：相关系数的绝对值这么小（-0.168），怎么会显著相关呢？